⸻
⸻ Я бы ввела метрику Prompt Coverage Rate Берём не частотные ключи. Берём 20 реальных запросов покупателя на естественном языке. Например для куртки: «что купить на осень до −5» «oversize куртка для роста 167» «куртка с капюшоном до 7 тысяч» «не объёмный пуховик на машину» «чёрная куртка размер M ниже бедра» И смотрим: сколько критериев из этих запросов вообще присутствует в наших товарных данных. Допустим, типичный запрос содержит 5 критериев. У нас заполнены только: категория + цвет + размер. Prompt Coverage: 3 / 5 = 60%. После доработки характеристик появляются: длина + сезон + температурный режим + посадка + материал. Получаем: 5 / 5 = 100%. Это не официальная метрика Яндекса и не гарантия позиции в Алисе. Это рабочий способ измерить, насколько ваша карточка вообще готова к диалоговому поиску, а не только к запросу из трёх ключевых слов. ⸻ И здесь я бы не грузила туда сразу 500 SKU Начала бы с 10 hero-SKU, у которых: хорошая маржа, стабильные остатки, нормальная карточка и широкий поисковый спрос. Для каждого — 20–30 естественных покупательских запросов. Затем: импорт из WB/Ozon → проверка характеристик → добавление недостающих параметров → подключение Метрики → запуск. В Яндекс Товарах уже можно смотреть, какие товары показываются по целевым запросам и на каких местах, а также получать рекомендации по улучшению видимости. То есть это можно превращать в вполне нормальный тест. ⸻ А считать здесь я бы стала не CPO, а Contribution Margin Потому что органический заказ из Поиска/Алисы сейчас не требует классической рекламной закупки. Для него важнее: Цена продажи − себестоимость − налог − платёж − логистика − стоимость возвратов = маржа канала. И эту цифру нужно сравнить с заказом того же SKU на маркетплейсе: Цена − себестоимость − комиссия MP − логистика MP − реклама − налог − прочие удержания. И вот здесь у некоторых SKU может обнаружиться очень неприятный для маркетплейса вопрос: «А зачем мне платить комиссию площадке и ещё ДРР за заказ, который пользователь уже сам пришёл искать в Яндексе?» Не для всех товаров. Не для всего объёма. Но для части спроса экономика может оказаться очень интересной. ⸻ Причём пользовательский путь становится радикально короче Обычная внешка: реклама → клик → WB → карточка → корзина → вход → оформление. Новая схема: запрос → Алиса рекомендует товар → Купить → предзаполненный checkout. Яндекс прямо указывает, что данные авторизованного пользователя подставляются из Яндекс ID, чтобы сократить путь до покупки. Это особенно интересно для: повторяющихся покупок, понятных товаров, товаров с конкретными характеристиками и категорий, где человек уже знает задачу, но ещё не выбрал бренд. ⸻ Но есть важное ограничение Кнопка «Купить» всё ещё тестируется. Яндекс прямо предупреждает, что во время теста она может показываться не всем пользователям и не для всех товаров. Поэтому я бы пока не строила бизнес-план: «В ноябре Алиса принесёт нам 30 млн руб.». Спокойнее. 🙂 Пока это ранний канал. А именно в ранних каналах обычно и есть смысл тестироваться до того, как туда пришли все остальные. ⸻ Что я бы сделала сейчас Взяла 10 самых маржинальных SKU с Ozon или WB. Подключила их через API к Яндекс KIT. Проверила: название → описание → характеристики → цена → остатки → доставка. Затем составила по каждому SKU минимум 20 естественных AI-запросов покупателей. И посчитала: Prompt Coverage Rate. После этого — 2–4 недели смотреть: показы → переходы/заказы → маржу канала. Параллельно сравнивать с тем же SKU на маркетплейсе. ⸻ Вывод Внешний трафик постепенно перестаёт означать: «Как привести человека на маркетплейс?» Появляется новая задача: «Как сделать так, чтобы AI сам принёс человеку мой товар?» И вот здесь карточка товара превращается из страницы, которую читает покупатель, в структурированный источник данных для алгоритмов выбора. Возможно, через пару лет вопрос: «На какой позиции мы по ключу “куртка женская”?»